深度学习入门之PyTorch

Learn Deep Learning with PyTorch

非常感谢您能够购买此书，这个github repository包含有深度学习入门之PyTorch的实例代码。由于本人水平有限，在写此书的时候参考了一些网上的资料，在这里对他们表示敬意。由于深度学习的技术在飞速的发展，同时PyTorch也在不断更新，且本人在完成此书的时候也有诸多领域没有涉及，所以这个repository会不断更新作为购买次书的一个后续服务，希望我能够在您深度学习的入门道路上提供绵薄之力。

注意：由于PyTorch版本更迭，书中的代码可能会出现bug，所以一切代码以该github中的为主。

配置环境

书中已经详细给出了如何基于Anaconda配置python环境，以及PyTorch的安装，如果你使用自己的电脑，并且有Nvidia的显卡，那么你可以愉快地进入深度学习的世界了，如果你没有Nvidia的显卡，那么我们需要一个云计算的平台来帮助我们学习深度学习之旅。如何配置aws计算平台

以下的课程目录和书中目录有出入，因为内容正在更新到第二版，第二版即将上线！！

课程目录

part1: 深度学习基础

• Chapter 2: PyTorch基础

• Tensor和Variable

• 自动求导机制

• 动态图与静态图

• Chapter 3: 神经网络

• SGD

• 动量法

• Adagrad

• RMSProp

• Adadelta

• Adam

• 线性模型与梯度下降

• Logistic 回归与优化器

• 多层神经网络，Sequential 和 Module

• 深层神经网络

• 参数初始化方法

• 优化算法

• Chapter 4: 卷积神经网络

• 数据增强

• 正则化

• 学习率衰减

• PyTorch 中的卷积模块

• 批标准化，batch normalization

• 使用重复元素的深度网络，VGG

• 更加丰富化结构的网络，GoogLeNet

• 深度残差网络，ResNet

• 稠密连接的卷积网络，DenseNet

• 更好的训练卷积网络

• Chapter 5: 循环神经网络

• Word Embedding

• N-Gram 模型

• Seq-LSTM 做词性预测

• 循环神经网络模块：LSTM 和 GRU

• 使用 RNN 进行图像分类

• 使用 RNN 进行时间序列分析

• 自然语言处理的应用：

• Chapter 6: 生成对抗网络

• 自动编码器

• 变分自动编码器

• 生成对抗网络

• 深度卷积对抗网络 (DCGANs) 生成人脸

• Chapter 7: 深度强化学习

• Q Learning

• Open AI gym

• Deep Q-networks

• Chapter 8: PyTorch高级

• tensorboard 可视化

• 灵活的数据读取介绍

• autograd.function 的介绍

• 数据并行和多 GPU

• 使用 ONNX 转化为 Caffe2 模型

• 如何部署训练好的神经网络

• 打造属于自己的 PyTorch 的使用习惯

part2: 深度学习的应用

• Chapter 9: 计算机视觉

• Fine-tuning: 通过微调进行迁移学习

• kaggle初体验:猫狗大战

• 语义分割: 通过 FCN 实现像素级别的分类

• Pixel to Pixel 生成对抗网络

• Neural Transfer: 通过卷积网络实现风格迁移

• Deep Dream: 探索卷积网络眼中的世界

• Chapter 10: 自然语言处理

• Char RNN 实现文本生成

• Image Caption: 实现图片字幕生成

• seq2seq 实现机器翻译

• cnn + rnn + attention 实现文本识别

一些别的资源

关于深度学习的一些公开课程以及学习资源，可以参考我的这个repository

可以关注我的知乎专栏和博客，会经常分享一些深度学习的文章

关于PyTorch的资源

我的github repo pytorch-beginner

pytorch-tutorial

the-incredible-pytorch

practical-pytorch

PyTorchZeroToAll

Awesome-pytorch-list

Acknowledgement

本书的第二版内容其中一些部分参考了 mxnet gluon 的中文教程，通过MXNet/Gluon来动手学习深度学习。

Gluon 是一个和 PyTorch 非常相似的框架，非常简单、易上手，推荐大家去学习一下，也安利一下 gluon 的中文课程，全中文授课，有视频，有代码练习，可以说是最全面的中文深度学习教程。